cartpole游戏，车上顶着一个自由摆动的杆子，实现杆子的平衡，杆子每次倒向一端车就开始移动让杆子保持动态直立的状态，策略函数使用一个两层的简单神经网络，输入状态有4个，车位置，车速度，杆角度，杆速度，输出action为左移动或右移动，输入状态发现至少要给3个才能稳定一会儿，给2个完全学不明白，给
大数据面试SQL每日一题系列：最高峰同时在线主播人数。字节，快手等大厂高频面试题 之后会不定期更新每日一题sql系列。 SQL面试题每日一题系列内容均来自于网络以及实际使用情况收集，如有雷同，纯属巧合。 1.题目 问题1：如下为某直播平台各主播的开播及关播时间数据明细，现在需要计算该平台最高峰期同时
引言 在算法优化的世界中，理解所面对的任务不仅是起点，也是整个优化过程的核心。在这篇博客中，我将分享我在算法训练和优化中的一些经验，以及一个关于场景流估计的项目中应用的案例。我希望这些经验能帮助你在未来的项目中取得更好的成绩。 1. 深入理解任务和数据 理解算法项目的独特目标和挑战是优化的第一步。明
新买了一个Macbook Pro . 之前的工程搬家过来， 这天要跑个单元测试。 发现Junit4 一直处于运行中。没有错误信息，没有用例执行结果。遂开始排查原因。 这里插一句，苹果芯片的Mbp还是很好用的，除了性能够用之外，最主要是安静+不热。 这对比我之前的i7版本的真是太明显了。 之前的i7在
# 多表增删改查示例 本章介绍学习多张表增、删、改、查功能如何实现，下面以销货出库单作为示例，该业务栏位如下： > **销货出库单栏位** > - 销货单号、销货日期、状态、客户、备注 > > **销货出库单明细栏位** > - 商品编码、商品名称、规格型号、数量、单位、单价、金额 该示例适用于出货
1.I really like being alone, and I'm really afraid of being alone. 我真的喜欢独处，也真的害怕孤独。 2.The city is full of flowers and 3000 lights for you. 为你花开满城，为你灯明
https://www.jianshu.com/p/1f5d2abbee7f 一、背景 在现网环境，一些使用Redis集群的业务随着业务量的上涨，往往需要进行节点扩容操作。 之前有了解到运维同学对一些节点数比较大的Redis集群进行扩容操作后，业务侧反映集群性能下降，具体表现在访问时延增长明显。 某
文章目录 前言一、TLS 加密原理1.1 TLS 信息加密1.2 TLS 完整性校验与认证加密1.3 TLS 报文结构1.4 TLS 密钥交换1.5 TLS 数字签名1.6 TLS 密码套件1.7 TLS 网络攻防 更多文章： 前言 前篇博客：图解HTTP中谈到，HTTP/1.1 协议默认是以明文方
Redis IO多线程的简要测试结果 摘要 最近想简单确认一下IO多线程的对吞吐量的提升情况. 正好手头有鲲鹏的机器, 所以想直接进行一下验证 顺便用一下4216 进行一下对比. 发现 在CPU核心比较多的情况下 8个IO线程吞吐量能够翻一番. 但是部分命令在4-8线程增加时 差异并不是特别明显.
最近在听深度学习的课，老师提了一个基本的问题：为什么会出现深度学习？或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过，什么维度灾难啊之类的，可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白，于是Google了一下，发现一篇很棒的科普文，这里翻译一下，分享给大家：翻译自
背景 java开发的程序有很多进行配置的方式 可以通过 yaml文件或者是xml文件 也可以通过环境变量的方式. 1. 容器的话可以使用 -e 或者是env进行注入 2. K8S的话可以通过 configmap 或者是 env 方式进入注入 需要注意, 环境变量的注入可能是明文, configmap
使用FIO对磁盘进行压力测试，使用1个线程对磁盘进行随机读，设置单次read的数据块分别为128KB和1M，数据如下： （1）单次IO数据块为128KB （2）单次IO数据块为1M 从上面的数据可以看出，当单次IO的数据块变大，服务时间svctm反而变短，这明显不符合常规认知。 查阅到fio的相关资
前言：云原生的概念最近非常火爆，企业落地云原生的愿望也越发强烈。看过很多关于云原生的文章，要么云山雾罩，要么曲高和寡。 所以笔者就有了写《大话云原生》系列文章的想法，期望用最通俗、简单的语言说明白什么是云原生。那么，开始吧，这是第一篇！ 这真的是一篇讲架构技术的文章，不是小说，不是口水！建议您看下去
一、概述 最近 ChatGPT 和其公司 OpenAI 特别火：ChatGPT 3, ChatGPT 3.5, New Bing, ChatGPT 4... 怀着学习的心态，这几天访问了 OpenAI 的博客, 上边关于 AI 的内容，确实隔行如隔山，完全看不明白。😂 但是翻看过程中，惊喜发现有
FIDO 密匙登录 [1]介绍了一些基础密码知识，科普性较好，在此摘抄一下： 说起密码，你会想起什么？ 密码太多，记不住？ 图省事所有网站用同一个密码，一个泄露了，手忙脚乱地去改密码？ 网站被脱库，数据库信息泄露，密码丢失？ 这一切都的根本原因就是：服务器保存了我们的密码（不管是明文的还是Hash过
身为程序员的你，不知道在你身上曾经有没有发生过，因为种种原因，导致项目延期的情况？（约定某个时间点上线，结果拖到几天时间后）这里面我相信肯定有一些客观因素存在：比如就像上文最后一幅漫画图所描述的那样，市场专员为了拿到单子，在客户面前乱许诺，最后单子拿下来了，却给技术人员造成了非常大的开发压力，程序员不得不面临加班加点996的情况。（明明一个月的工作量，缩短到2周交付） 客观因素发生的时候，身为程序
之前的一篇文章《从特拉斯辞职风波到研发效能中的荒唐事》中关于企业内源的内容在研发效能群内引起了大家的热烈讨论。有的小伙伴不同意，有的小伙伴非常不同意，我觉得这都是非常正常的反馈，话不说不透，理不辩不明，我还是特别希望能和大家一起把这个问题弄明白。这篇文章就是那篇文章的后续，本文主要讨论开源社区、开源
在笔者上一篇文章`《驱动开发：内核层InlineHook挂钩函数》`中介绍了通过替换`函数`头部代码的方式实现`Hook`挂钩，对于ARK工具来说实现扫描与摘除`InlineHook`钩子也是最基本的功能，此类功能的实现一般可在应用层进行，而驱动层只需要保留一个`读写字节`的函数即可，将复杂的流程放在应用层实现是一个非常明智的选择，与`《驱动开发：内核实现进程反汇编》`中所使用的读写驱动基本一致，
在黑客安全圈子中，基于内存攻击技术的攻击手段在随着时代的变化而不断发展着，内存攻击是指通过利用软件的安全漏洞，构造恶意的输入，从而使正常程序造成拒绝服务或者是远程获得控制权，内存攻击技术中最先登上历史舞台的就是缓冲区溢出漏洞，时至今日能够被广泛利用的并具有较大破坏性的高危漏洞（CVE）几乎都属于缓冲区溢出。首先读者应该明白缓冲区溢出（Buffer Overflow），它分为栈溢出与堆溢出，此类漏洞
路由计算服务是路由系统的核心服务，负责运单路由计划的计算以及实操与计划的匹配。在运维过程中，发现在长期不重启的情况下，有TP99缓慢爬坡的现象。此外，在每周例行调度的试算过程中，能明显看到内存的上涨。
